class my_dataset(Dataset): def __init__(self, dir): super(my_dataset, self).__init__() transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转为tensor类型 ]) self.url = dir self.data = datasets.ImageFolder(self.url, transform=transform) def __len__(self): return self.data.__len__() def __getitem__(self, index): return self.data[index][0], self.data[index][1]

时间: 2024-04-27 12:24:10 浏览: 8
这是一个 PyTorch 数据集的类定义。这个类继承了 PyTorch 中的 Dataset 类,并实现了其中的三个方法:__init__、__len__ 和 __getitem__。 __init__ 方法中,首先调用了父类的构造函数 super(),然后定义了一个 transform 对象,通过 transforms.Compose() 函数将多个数据预处理操作组合成一个变换操作,这里只有一个 transforms.ToTensor() 操作,将图像转换为 tensor 类型。之后,通过 datasets.ImageFolder() 函数将指定目录中的图像数据集加载进来,并应用 transform 操作进行预处理,最后保存在 self.data 变量中。 __len__ 方法返回数据集的大小,即样本数量。 __getitem__ 方法用于获取指定索引处的一个样本,返回的是该样本的输入和标签,即 self.data[index][0] 和 self.data[index][1]。这里的 self.data[index] 返回的是一个元组,第一个元素是图像的 tensor 格式,第二个元素是该图像对应的标签。
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class my_dataset(Dataset): def __init__(self, dir): super(my_dataset, self).__init__() transform = transforms.Compose( transforms.ToTensor(), # 转为tensor类型 ) self.url = dir self.data = datasets.ImageFolder(self.url, transform=transform) def __len__(self): return self.data.__len__() def __getitem__(self, index): return self.data[index][0], self.data[index][1]

这是一个自定义的 PyTorch 数据集类 my_dataset,它继承了 Dataset 类,并实现了这个类的三个方法:__init__、__len__ 和__getitem__。 __init__ 方法中,首先调用了父类 Dataset 的构造函数,然后定义了一个 transform 变量,使用了 transforms.Compose() 方法,将 transforms.ToTensor() 添加到数据预处理流程中。接着,使用 datasets.ImageFolder() 方法加载数据集,指定数据集路径为 dir,数据预处理方法为 transform。 __len__ 方法中,返回数据集的长度,即样本数量。 __getitem__ 方法中,根据索引 index,获取数据集中的一个样本,返回样本的输入数据和标签,分别为 self.data[index][0]和self.data[index][1]。 这个自定义数据集类的作用是封装了 PyTorch 自带的 ImageFolder 数据集类,并实现了数据预处理,方便在模型训练时调用。

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